说说智能交通行业中车辆检测技术那些事
- 来源：
- 2014/9/20 10:52:445509
2.线圈检测方式研究
线圈检测技术是目前世界上应用普遍的车辆检测方式，其灵敏度高、技术成熟度高、计数、稳定性好，不受环境的影响。它的缺点是安装过程对可靠性和寿命影响很大，维修或安装需中断交通，破坏路面，影响路面寿命。同时线圈易被重型车辆、路面修理等损坏，而且它的维护难度较大。
3.视频检测方式研究
3.1视频检测技术原理
视频检测技术是一种计算机视觉和图像处理技术，通过视频摄像机和计算机模仿人眼的功能，为实际应用提供实时交通信息的先进技术。其工作原理是通过视频摄像机和计算机模拟人眼视觉技术,通过分析摄像机拍摄的交通图像，在视频范围内划定虚拟线圈，运动物体进入检测区域导致背景灰度发生变化，从而感知运动目标的存在，实现对车辆、行人等交通目标的运动进行检测、定位、识别和跟踪，并对检测、跟踪和识别的交通运动目标的交通行为进行分析和判断，从而既完成各种交通数据信息的采集。
3.3视频检测算法优化探讨
3.3.1视频算法的优缺点比较
常用的三种视频检测算法有着它们各自的优缺点：
（1）背景差分法：摄像机固定，算法简单易于实现，在背景已知的情况下，能够提供完全的特征数据，并能完整地检测出运动目标。由于背景建模对光照、天气变化以及突发事件等外部动态场景变化极其敏感，所以当背景更新不能很好的适应变化场景时，无疑将影响到目标的检测。
（2）相邻帧差分法：采用固定摄像机，对动态变化环境中的运动目标检测有较强的自适应性。在实时性方面显示出优越性，由于连续两帧时间间隔短，受光线变化、摄像头抖动的影响很小。但总体来说该方法不能完全提取所有相关的特征像素点，得到的背景并不是纯背景图像，故检测结果不十分，在运动实体内部易产生空洞现象，不利于进一步的目标分析与识别。
（3）光流场法：该方法的优点是在摄像机运动存在的前提下也能检测出独立的运动目标。然而，大多数的光流计算方法相当复杂，运算量很大，且抗噪性能差，除非有特殊的硬件支持，否则很难实现动目标的实时检测。
3.3.2视频算法的改进建议
（1）解决背景差分中的背景更新问题。设定一个时间开关t，每经过时间t时，将当前帧与上一个背景相差分，并统计它们差值的灰度直方图，如果有运动目标存在，则在直方图图上存在至少两个波峰，其中一个为背景其他为运动目标，否则只有一个波峰。以此来判断当前帧是否有运动目标，如果没有，即将当前帧设为背景，否则计算下一帧，直到有新背景更新为止，以此类推，这就很好的解决了捕获率随着外界变化而降低的问题。保证了背景图像的不断更新。
（2）解决效率问题。将每帧图像分成几块，比如9块，分布。在做相邻帧差分时，次对应块相差分，如果列的三个块中有目标被检测出来，则在下一次相邻帧差分时，只计算列或者第三列，为了进一步提高速度，只针对每一行进行差分，比如行列检测到目标，则在后面的差分中，只处理行的第二列或者第三列，当目标驶出第三列时，再开始新的计算。
（3）将几种方法相互结合，相互补偿，才能达到更好的使用效果。
4.结束语
经过深入调研和分析，目前使用多的是感应线圈和视频检测这两种方式。综合考虑使用环境、性能要求、成本、使用寿命、日常维护和系统升级等方面，在普通道路或者车流密集的情况下优先考虑使用线圈检测方式，在大桥、高架桥、隧道等不能破坏路面的情况下优先考虑视频检测方式，在高速公路、快速环路等封闭型道路又需测速的情况下优先考虑微波（雷达）检测方式。由于当前不同检测方式的优缺点都十分明显，所以可以采取多种检测设备配合使用组成功能完备的综合检测系统，相互取长补短。
视频检测技术不如线圈检测方式成熟和稳定，现阶段受到使用环境、检测算法、硬件平台等的制约，还存在一些自身缺陷有待进一步完善和提高。但是它具有不可取代的优越性，随着技术的不断发展，检测方法的不断更新，视频检测技术将会越来越多地在诸多方面取代其他检测方式，成为交通管理工作中获取交通信息的重要来源和手段。今后，随着对基于视频的车辆检测算法研究的不断进展，立体视觉检测方式和多传感器检测方式将成为未来的发展趋势。